Contrast set learning
மாறுபட்ட தொகுப்பு கற்றல் என்பது சங்க விதி கற்றலின் ஒரு வடிவமாகும், இது ஒவ்வொரு குறிப்பிட்ட குழுவிற்கும் அடையாளம் காணும் முக்கிய முன்கணிப்பாளர்களை தலைகீழாக வடிவமைப்பதன் மூலம் தனித்தனி குழுக்களுக்கு இடையிலான அர்த்தமுள்ள வேறுபாடுகளை அடையாளம் காண முற்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, மாணவர்களின் தொகுப்பிற்கான பண்புக்கூறுகளின் தொகுப்பு கொடுக்கப்பட்டால் (பட்டம் வகையால் பெயரிடப்பட்டது), ஒரு மாறுபட்ட தொகுப்பு கற்பவர் இளங்கலை பட்டங்களைத் தேடும் மாணவர்களுக்கும் பி. எச். டி பட்டங்களை நோக்கி வேலை செய்பவர்களுக்கும் இடையிலான மாறுபட்ட அம்சங்களை அடையாளம் காண்பார். கண்ணோட்டம் தரவுச் சுரங்கத்தில் ஒரு பொதுவான நடைமுறை வகைப்படுத்துவதும், ஒரு பொருள் அல்லது சூழ்நிலையின் பண்புகளைப் பார்ப்பதும், கவனிக்கப்பட்ட உருப்படி எந்த வகையைச் சேர்ந்தது என்பதை யூகிப்பதும் ஆகும். புதிய சான்றுகள் ஆராயப்படுவதால் (பொதுவாக ஒரு கற்றல் வழிமுறைக்கு ஒரு பயிற்சி தொகுப்பை வழங்குவதன் மூலம்), இந்த யூகங்கள் சுத்திகரிக்கப்பட்டு மேம்படுத்தப்படுகின்றன. கான்ட்ராஸ்ட் செட் கற்றல் எதிர் திசையில் செயல்படுகிறது. வகைப்படுத்திகள் தரவுகளின் தொகுப்பைப் படித்து, புதிய தரவை தனித்துவமான வகைகளாக வைக்கப் பயன்படுத்தப்படும் தகவல்களைச் சேகரிக்கும் அதே வேளையில், மாறுபட்ட தொகுப்பு கற்றல் ஒரு உருப்படிக்குச் சொந்தமான வகையை எடுத்துக்கொள்கிறது மற்றும் ஒரு உருப்படியை ஒரு உறுப்பினராக அடையாளம் காணும் புள்ளிவிவர ஆதாரத்தை மாற்றியமைக்க முயற்சிக்கிறது. அதாவது, மாறுபட்ட தொகுப்பு கற்பவர்கள் வகுப்பு விநியோகத்தில் ஏற்படும் மாற்றங்களுடன் பண்புக்கூறு மதிப்புகளை இணைக்கும் விதிகளை நாடுகிறார்கள். ஒரு வகைப்பாட்டை மற்றொன்றிலிருந்து வேறுபடுத்தும் முக்கிய முன்கணிப்பாளர்களை அடையாளம் காண அவர்கள் முயல்கிறார்கள். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு விண்வெளி பொறியாளர் ஒரு புதிய ராக்கெட்டின் சோதனை ஏவுதல்கள் குறித்த தரவைப் பதிவு செய்யலாம். ஏவுதல் முழுவதும் வழக்கமான இடைவெளியில் அளவீடுகள் எடுக்கப்படும், ராக்கெட்டின் பாதை, இயக்க வெப்பநிலை, வெளிப்புற அழுத்தங்கள் போன்ற காரணிகளைக் குறிப்பிடுகின்றன. பல வெற்றிகரமான சோதனைகளுக்குப் பிறகு ராக்கெட் ஏவுதல் தோல்வியுற்றால், வெற்றிகரமான மற்றும் தோல்வியுற்ற சோதனைகளை வேறுபடுத்துவதற்கு பொறியாளர் மாறுபட்ட தொகுப்பு கற்றலைப் பயன்படுத்தலாம். ஒரு மாறுபட்ட தொகுப்பு கற்றவர் சங்க விதிகளின் தொகுப்பை உருவாக்குவார், அவை பயன்படுத்தப்படும்போது, தோல்வியுற்ற ஒவ்வொரு சோதனைகளின் முக்கிய முன்கணிப்பாளர்களையும் வெற்றிகரமானவற்றையும் குறிக்கும் (வெப்பநிலை மிக அதிகமாக இருந்தது, காற்று அழுத்தம் மிக அதிகமாக இருந்தது போன்றவை). கான்ட்ராஸ்ட் செட் லர்னிங் என்பது அசோசியேஷன் ரூல் லர்னிங்கின் ஒரு வடிவமாகும். சங்க விதி கற்பவர்கள் பொதுவாக ஒரு பயிற்சி தொகுப்பில் பொதுவாக ஒன்றாக நிகழும் பண்புகளை இணைக்கும் விதிகளை வழங்குகிறார்கள் (எடுத்துக்காட்டாக, நான்கு ஆண்டு திட்டங்களில் பதிவுசெய்து முழு பாடநெறி சுமையை எடுக்கும் நபர்களும் வளாகத்திற்கு அருகில் வாழ முனைகிறார்கள்). தற்போதைய சூழ்நிலையை விவரிக்கும் விதிகளைக் கண்டுபிடிப்பதற்குப் பதிலாக, மாறுபட்ட தொகுப்பு கற்பவர்கள் குழுக்களில் தங்கள் விநியோகத்தில் அர்த்தமுள்ள வகையில் வேறுபடும் விதிகளை நாடுகிறார்கள் (எனவே, அந்த குழுக்களுக்கு முன்கணிப்பாளர்களாக பயன்படுத்தப்படலாம்). எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு மாறுபட்ட தொகுப்பு கற்றவர், "இளங்கலை பட்டம் பெற்ற ஒரு நபரின் அல்லது முனைவர் பட்டம் பெற்ற ஒரு நபரின் முக்கிய அடையாளங்காட்டிகள் யாவை, முனைவர் பட்டம் மற்றும் இளங்கலை பட்டம் பெற்றவர்கள் எவ்வாறு வேறுபடுகிறார்கள்? அத்தகைய கற்பவர்கள் விரும்பிய சில வகுப்புகளை நோக்கி தங்கள் கணிப்புகளை சார்பு அல்லது வடிகட்ட முடியாது. வேறுபட்ட தொகுப்பு கற்றலின் குறிக்கோள் குழுக்களுக்கு இடையிலான அர்த்தமுள்ள வேறுபாடுகளைக் கண்டுபிடிப்பதாகும் என்பதால், சில வகைப்பாடுகளை நோக்கி கற்ற விதிகளை இலக்காகக் கொண்டிருப்பது பயனுள்ளதாக இருக்கும். MINWAL அல்லது TAR வழிமுறைகளின் குடும்பம் போன்ற பல மாறுபட்ட தொகுப்பு கற்பவர்கள், ஒரு குறிப்பிட்ட பார்வையாளர்களுக்கு ஆர்வமுள்ள விளைவுகளை நோக்கி கற்ற கோட்பாடுகளை மையமாகக் கொள்வதற்காக ஒவ்வொரு வகுப்பிற்கும் எடைகளை ஒதுக்குகிறார்கள். எனவே, கான்ட்ராஸ்ட் செட் லர்னிங் என்பது எடையுள்ள வகுப்பு கற்றலின் ஒரு வடிவமாக கருதப்படலாம். எடுத்துக்காட்டுஃ பல்பொருள் அங்காடி கொள்முதல் நிலையான வகைப்பாடு, சங்க விதி கற்றல் மற்றும் மாறுபட்ட தொகுப்பு கற்றல் ஆகியவற்றுக்கு இடையிலான வேறுபாடுகளை ஒரு எளிய பல்பொருள் அங்காடி உருவகத்துடன் விளக்கலாம். பின்வரும் சிறிய தரவுத்தொகுப்பில், ஒவ்வொரு வரிசையும் ஒரு பல்பொருள் அங்காடி பரிவர்த்தனை மற்றும் ஒவ்வொரு "1" பொருளும் வாங்கப்பட்டதைக் குறிக்கிறது (ஒரு "0" பொருள் வாங்கப்படவில்லை என்பதைக் குறிக்கிறது): இந்தத் தரவைப் பொறுத்தவரை, வெங்காயத்தையும் உருளைக்கிழங்கையும் ஒன்றாக வாங்கும் வாடிக்கையாளர்கள் ஹாம்பர்கர் இறைச்சியையும் வாங்க வாய்ப்புள்ளது என்பதை அசோசியேஷன் விதி கற்றல் கண்டறியலாம். வெங்காயங்கள், உருளைக்கிழங்கு மற்றும் ஹாம்பர்கர் இறைச்சிகளை வாங்கிய வாடிக்கையாளர்கள் சமையலுக்காக பொருட்களை வாங்குகிறார்கள் என்பதை வகைப்படுத்தல் கண்டறியலாம். ஒரு சமையல் கடைக்கு ஷாப்பிங் செய்யும் வாடிக்கையாளர்களுக்கும் ஆண்டுவிழா இரவு உணவிற்கு ஷாப்பிங் செய்பவர்களுக்கும் உள்ள முக்கிய வேறுபாடு என்னவென்றால், ஒரு சமையல் கடைக்கு பொருட்களை வாங்கும் வாடிக்கையாளர்கள் வெங்காயங்கள், உருளைக்கிழங்குகள் மற்றும் ஹாம்பர்கர் இறைச்சியை வாங்குகிறார்கள் (மேலும் ஃபோய் கிராஸ் அல்லது ஷாம்பெயின் வாங்க வேண்டாம்). சிகிச்சை கற்றல் என்பது எடை கொண்ட மாறுபட்ட-தொகுப்பு கற்றலின் ஒரு வடிவமாகும், இது ஒரு விரும்பத்தக்க குழுவை எடுத்து மீதமுள்ள விரும்பத்தகாத குழுக்களுக்கு எதிராக வேறுபடுத்துகிறது (விரும்பத்தக்க நிலை எடை வகுப்புகளால் குறிக்கப்படுகிறது). இதன் விளைவாக வரும் "சிகிச்சை" விதிகளின் தொகுப்பை பரிந்துரைக்கிறது, இது பயன்படுத்தப்படும்போது, விரும்பிய முடிவுக்கு வழிவகுக்கும். சிகிச்சை கற்றல் நிலையான மாறுபட்ட தொகுப்பு கற்றலில் இருந்து பின்வரும் கட்டுப்பாடுகள் மூலம் வேறுபடுகிறதுஃ அனைத்து குழுக்களுக்கும் இடையிலான வேறுபாடுகளைத் தேடுவதற்குப் பதிலாக, சிகிச்சை கற்றல் ஒரு குறிப்பிட்ட குழுவில் கவனம் செலுத்துவதைக் குறிப்பிடுகிறது, இந்த விரும்பிய குழுவிற்கு ஒரு எடையைப் பயன்படுத்துகிறது, மேலும் மீதமுள்ள குழுக்களை ஒரு "விரும்பத்தகாத" வகையாக இணைக்கிறது. சிகிச்சை கற்றல் குறைந்தபட்ச கோட்பாடுகளில் ஒரு குறிப்பிட்ட கவனம் செலுத்துகிறது. நடைமுறையில், சிகிச்சை அதிகபட்சம் நான்கு தடைகளுக்கு மட்டுப்படுத்தப்பட்டுள்ளது (அதாவது, ஒரு ராக்கெட் ஒரு ஸ்கேட்போர்டிலிருந்து வேறுபடுவதற்கான அனைத்து காரணங்களையும் குறிப்பிடுவதற்குப் பதிலாக, ஒரு சிகிச்சை கற்பவர் ராக்கெட்டுகளை அதிக அளவில் கணிக்கும் ஒன்று முதல் நான்கு முக்கிய வேறுபாடுகளைக் குறிப்பிடுவார் புள்ளிவிவர முக்கியத்துவம்). எளிமை மீது இந்த கவனம் சிகிச்சை கற்பவர்களுக்கு ஒரு முக்கியமான இலக்காகும். சிகிச்சை கற்றல் வகுப்பு விநியோகத்தில் மிகப்பெரிய தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும் மிகச்சிறிய மாற்றத்தை நாடுகிறது. கருத்தியல் ரீதியாக, சிகிச்சை கற்பவர்கள் அனைத்து பண்புக்கூறுகளுக்கும் மதிப்புகளின் வரம்பின் சாத்தியமான அனைத்து துணைக்குழுக்களையும் ஆராய்கிறார்கள். இத்தகைய தேடல் பெரும்பாலும் நடைமுறையில் சாத்தியமற்றது, எனவே சிகிச்சை கற்றல் பெரும்பாலும் விரைவாக சீரமைப்பதிலும், பண்புக்கூறு வரம்புகளை புறக்கணிப்பதிலும் கவனம் செலுத்துகிறது, இது பயன்படுத்தப்படும்போது, விரும்பிய வகுப்பு சிறுபான்மையில் இருக்கும் ஒரு வகுப்பு விநியோகத்திற்கு வழிவகுக்கிறது. எடுத்துக்காட்டுஃ பாஸ்டன் வீட்டுவசதி தரவு பின்வரும் எடுத்துக்காட்டு பாஸ்டன் நகரத்திலிருந்து வீட்டுவசதி தரவுகளின் தரவுத்தொகுப்பில் சிகிச்சை கற்றவர் TAR3 இன் வெளியீட்டை நிரூபிக்கிறது (500 க்கும் மேற்பட்ட எடுத்துக்காட்டுகளுடன் ஒரு அற்பமான பொது தரவுத்தொகுப்பு). இந்த தரவுத்தொகுப்பில், ஒவ்வொரு வீட்டிற்கும் பல காரணிகள் சேகரிக்கப்படுகின்றன, மேலும் ஒவ்வொரு வீடும் அதன் தரத்திற்கு ஏற்ப வகைப்படுத்தப்படுகின்றன (குறைந்த, நடுத்தர-குறைந்த, நடுத்தர-உயர் மற்றும் உயர்). விரும்பிய வகுப்பு "உயர்" என்று அமைக்கப்பட்டுள்ளது, மற்ற அனைத்து வகுப்புகளும் விரும்பத்தகாதவை என்று ஒன்றாக இணைக்கப்பட்டுள்ளன. சிகிச்சை கற்றவரின் வெளியீடு பின்வருமாறுஃ அடிப்படை வகுப்பு விநியோகம்ஃ குறைந்தஃ 29 சதவீதம் மெட்லோஃ 29 சதவீதம் மெட்ஹைஃ 21 சதவீதம் உயர்ஃ 21 சதவீதம் பரிந்துரைக்கப்பட்ட சிகிச்சைஃ [PTRATIO = [12.6.16, RM = [6.7.9.78] புதிய வகுப்பு விநியோகம்ஃ குறைந்தஃ 0 சதவீதம் மெட்லோஃ 0 சதவீதம் மெட்ஹைஃ 3 சதவீதம் உயர்ஃ 97 சதவீதம் பயன்பாட்டு சிகிச்சைகள் (விதிகள்) இல்லாமல், விரும்பிய வகுப்பு வகுப்பு விநியோகத்தில் 21 சதவீதத்தை மட்டுமே குறிக்கிறது. இருப்பினும், 6.7 முதல் 9.78 அறைகள் கொண்ட வீடுகளுக்கான தரவு தொகுப்பை ஒருவர் வடிகட்டினால், அக்கம்பக்கத்தில் பெற்றோர்-ஆசிரியர் விகிதம் 12.6 முதல் 16 வரை இருந்தால், மீதமுள்ள எடுத்துக்காட்டுகளில் 97 சதவீதம் விரும்பிய வகுப்பில் (உயர்தர வீடுகள்) அடங்கும். வழிமுறைகள் மாறுபட்ட தொகுப்பு கற்றலைச் செய்யும் பல வழிமுறைகள் உள்ளன. பின்வரும் உட்பிரிவுகள் இரண்டு எடுத்துக்காட்டுகளை விவரிக்கின்றன. STUCCO கான்ட்ராஸ்ட் செட் கற்பவர் கான்ட்ராஸ்ட் செட்களிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளும் பணியை ஒரு மரத் தேடல் சிக்கலாகக் கருதுகிறார், அங்கு மரத்தின் வேர் முனை வெற்று கான்ட்ராஸ்ட் செட்டாக உள்ளது. பண்புக்கூறுகளின் நியமன வரிசை மூலம் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட கூடுதல் பொருட்களுடன் தொகுப்பை நிபுணத்துவம் செய்வதன் மூலம் குழந்தைகள் சேர்க்கப்படுகிறார்கள் (ஒரே முனைகளை இரண்டு முறை பார்வையிடுவதைத் தவிர்க்க). கொடுக்கப்பட்ட வரிசையில் தற்போதுள்ள அனைத்து விதிமுறைகளையும் பின்பற்றும் விதிமுறைகளைச் சேர்ப்பதன் மூலம் குழந்தைகள் உருவாக்கப்படுகிறார்கள். உருவான மரம் முதலில் அகலமான முறையில் தேடப்படுகிறது. ஒவ்வொரு மட்டத்திலும் உள்ள முனைகள் கொடுக்கப்பட்டால், தரவுத்தொகுப்பு ஸ்கேன் செய்யப்பட்டு ஒவ்வொரு குழுவிற்கும் ஆதரவு கணக்கிடப்படுகிறது. ஒவ்வொரு முனையும் பின்னர் அது குறிப்பிடத்தக்கதா மற்றும் பெரியதா, அது சீரமைக்கப்பட வேண்டுமா, புதிய குழந்தைகளை உருவாக்க வேண்டுமா என்பதை தீர்மானிக்க பரிசோதிக்கப்படுகிறது. அனைத்து குறிப்பிடத்தக்க மாறுபட்ட தொகுப்புகளும் அமைந்த பிறகு, ஒரு பிந்தைய செயலி பயனருக்குக் காட்ட ஒரு துணைக்குழுவைத் தேர்ந்தெடுக்கிறது-குறைந்த வரிசை, எளிமையான முடிவுகள் முதலில் காட்டப்படுகின்றன, அதைத் தொடர்ந்து உயர் வரிசை முடிவுகள் "ஆச்சரியமாகவும் கணிசமாகவும் வேறுபட்டவை". கான்ட்ராஸ்ட் செட் ஆதரவு அனைத்து குழுக்களிலும் சமமாக உள்ளது என்ற பூஜ்ய கருதுகோளை சோதிப்பதன் மூலம் ஆதரவு கணக்கீடு வருகிறது (அதாவது, கான்ட்ராஸ்ட் செட் ஆதரவு குழு உறுப்பினரிடமிருந்து சுயாதீனமாக உள்ளது). ஒவ்வொரு குழுவிற்கும் ஆதரவு எண்ணிக்கை என்பது ஒரு அதிர்வெண் மதிப்பாகும், இது ஒரு தற்செயல் அட்டவணையில் பகுப்பாய்வு செய்யப்படலாம், அங்கு ஒவ்வொரு வரிசையும் மாறுபட்ட தொகுப்பின் உண்மை மதிப்பைக் குறிக்கிறது மற்றும் ஒவ்வொரு நெடுவரிசை மாறியும் குழு உறுப்பினர் அதிர்வெண்ணைக் குறிக்கிறது. மாறுபட்ட தொகுப்பு அதிர்வெண்களுக்கும் பூஜ்ய கருதுகோளுக்கும் இடையிலான விகிதாச்சாரங்களில் வேறுபாடு இருந்தால், விகிதாச்சாரங்களில் உள்ள வேறுபாடுகள் மாறிகளுக்கு இடையிலான உறவைக் குறிக்கிறதா அல்லது சீரற்ற காரணங்களால் காரணமாக இருக்கலாம் என்பதை வழிமுறை தீர்மானிக்க வேண்டும். கவனிக்கப்பட்ட அதிர்வெண் எண்ணிக்கையை எதிர்பார்க்கப்பட்ட எண்ணிக்கையுடன் ஒப்பிடுவதன் மூலம் இதை ஒரு சி-சதுர சோதனை மூலம் தீர்மானிக்க முடியும். முனையின் அனைத்து சிறப்புகளும் ஒருபோதும் குறிப்பிடத்தக்க மற்றும் பெரிய மாறுபட்ட தொகுப்புக்கு வழிவகுக்க முடியாதபோது முனைகள் மரத்திலிருந்து வெட்டப்படுகின்றன. வெட்டுவதற்கான முடிவு பின்வருவனவற்றை அடிப்படையாகக் கொண்டதுஃ குறைந்தபட்ச விலகல் அளவுஃ எந்தவொரு இரண்டு குழுக்களின் ஆதரவிற்கும் இடையிலான அதிகபட்ச வேறுபாடு பயனர் குறிப்பிட்ட வரம்பை விட அதிகமாக இருக்க வேண்டும். எதிர்பார்க்கப்படும் செல் அதிர்வெண்கள்ஃ ஒரு தற்செயல் அட்டவணையின் எதிர்பார்க்கப்படும் செல் அதிர்வெண்கள் மாறுபட்ட தொகுப்பு சிறப்பு வாய்ந்ததாக இருப்பதால் மட்டுமே குறைய முடியும். இந்த அதிர்வெண்கள் மிகவும் சிறியதாக இருக்கும்போது, சி-சதுர சோதனையின் செல்லுபடியாகும் தன்மை மீறப்படுகிறது. வரம்புகள்ஃ பூஜ்ய கருதுகோள் உண்மையாக இருக்கும்போது கணக்கிடப்பட்ட ஒரு புள்ளிவிவரத்தின் விநியோகத்தில் ஒரு மேல் வரம்பு வைக்கப்படுகிறது. இந்த கட்ஆஃப் சந்திக்க இனி சாத்தியமில்லாதபோது முனைகள் சீரமைக்கப்படுகின்றன. TAR3 TAR3 எடையுள்ள மாறுபட்ட தொகுப்பு கற்றவர் இரண்டு அடிப்படை கருத்துக்களை அடிப்படையாகக் கொண்டவர்-ஒரு விதி தொகுப்பின் லிப்ட் மற்றும் ஆதரவு. விதிகளின் தொகுப்பை உயர்த்துவது என்பது அந்த முடிவை விதித்த பிறகு சில முடிவுகள் எடுத்துக்காட்டுகளின் தொகுப்பில் செய்யும் மாற்றமாகும் (அதாவது, ஒரு விதி திணிக்கப்பட்டதற்கு பதிலளிக்கும் வகையில் வர்க்க விநியோகம் எவ்வாறு மாறுகிறது). TAR3 மிகச்சிறிய விதிகளின் தொகுப்பை நாடுகிறது, இது ஒவ்வொரு வகுப்பிலும் இணைக்கப்பட்ட எடைகளின் கூட்டுத்தொகையில் மிகப்பெரிய மாற்றங்களைத் தூண்டுகிறது, ஒவ்வொரு வகுப்பும் நிகழும் அதிர்வெண்ணால் பெருக்கப்படுகிறது. அடிப்படை தொகுப்பின் மதிப்பெண்ணால் விதிகளின் தொகுப்பு விதிக்கப்படும் தொகுப்பின் மதிப்பெண்ணைப் பிரிப்பதன் மூலம் லிப்ட் கணக்கிடப்படுகிறது (அதாவது, எந்த விதிகளும் பயன்படுத்தப்படுவதில்லை). லிப்ட் ஸ்கோரிங் செயல்பாட்டை மாற்றியமைப்பதன் மூலம், TAR3 கற்பவர் மீதமுள்ள வகுப்புகளுக்குத் தேர்ந்தெடுத்து இலக்கு வகுப்பை நிராகரிக்கலாம் என்பதை நினைவில் கொள்க. ஒரு விதியின் லிப்ட்டை மட்டும் நம்பியிருப்பது சிக்கலானது. தவறான அல்லது தவறாக வழிநடத்தும் தரவு சத்தம், தோல்வியுற்ற எடுத்துக்காட்டுகளுடன் தொடர்புடையதாக இருந்தால், அதிகப்படியான விதி தொகுப்புக்கு வழிவகுக்கும். இத்தகைய அதிகப்படியான பொருத்தப்பட்ட மாடல் ஒரு பெரிய லிப்ட் ஸ்கோர் கொண்டிருக்கலாம், ஆனால் அது தரவுத்தொகுப்பில் நிலவும் நிலைமைகளை துல்லியமாக பிரதிபலிக்காது. அதிகப்படியான பொருத்தத்தைத் தவிர்க்க, TAR3 ஒரு ஆதரவு வரம்பைப் பயன்படுத்துகிறது மற்றும் இந்த வரம்பின் தவறான பக்கத்தில் வரும் அனைத்து விதிகளையும் நிராகரிக்கிறது. ஒரு இலக்கு வகுப்பைப் பொறுத்தவரை, ஆதரவு வரம்பு என்பது பயனர் வழங்கிய மதிப்பாகும் (பொதுவாக 0.2) இது ஒட்டுமொத்த தரவுத்தொகுப்பில் அந்த வகுப்பின் அதிர்வெண்ணுக்கு விதி தொகுப்பு பயன்படுத்தப்படும்போது இலக்கு வகுப்பின் அதிர்வெண்ணின் விகிதத்துடன் ஒப்பிடப்படுகிறது. TAR3 இந்த வரம்பை விட குறைவான ஆதரவுடன் அனைத்து விதிகளையும் நிராகரிக்கிறது. அதிக லிப்ட் மற்றும் அதிக ஆதரவு மதிப்பு ஆகிய இரண்டும் தேவைப்படுவதன் மூலம், TAR3 சிறந்த விதி தொகுப்புகளை வழங்குவதோடு மட்டுமல்லாமல், சிறிய விதிகளின் தொகுப்புகளையும் ஆதரிக்கிறது. குறைவான விதிகள் ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்டால், அந்த விதிகளை ஆதரிக்கும் அதிக சான்றுகள் இருக்கும். TAR3 வழிமுறை அதிக ஹூரிஸ்டிக் மதிப்புடன் பண்புக்கூறு மதிப்பு வரம்புகளிலிருந்து மட்டுமே விதிகளின் தொகுப்புகளை உருவாக்குகிறது. ஒவ்வொரு பண்புக்கூறின் மதிப்பு வரம்புகளின் லிப்ட் மதிப்பெண்ணை முதலில் தீர்மானிப்பதன் மூலம் எந்த வரம்புகளைப் பயன்படுத்த வேண்டும் என்பதை வழிமுறை தீர்மானிக்கிறது. இந்த தனிப்பட்ட மதிப்பெண்கள் பின்னர் வரிசைப்படுத்தப்பட்டு ஒட்டுமொத்த நிகழ்தகவு விநியோகமாக மாற்றப்படுகின்றன. TAR3 தோராயமாக இந்த விநியோகத்திலிருந்து மதிப்புகளைத் தேர்ந்தெடுக்கிறது, அதாவது குறைந்த மதிப்பெண் வரம்புகள் தேர்ந்தெடுக்கப்பட வாய்ப்பில்லை. ஒரு வேட்பாளர் விதி தொகுப்பை உருவாக்க, பல வரம்புகள் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டு இணைக்கப்படுகின்றன. இந்த வேட்பாளர் விதி தொகுப்புகள் பின்னர் மதிப்பெண் பெற்று வரிசைப்படுத்தப்படுகின்றன. பயனர் வரையறுக்கப்பட்ட எண்ணிக்கையிலான சுற்றுகளுக்குப் பிறகு எந்த முன்னேற்றமும் காணப்படவில்லை என்றால், வழிமுறை முடிவடைந்து அதிக மதிப்பெண் பெறும் விதி தொகுப்புகளைத் திருப்பித் தருகிறது. குறிப்புகள் தரவு மேலாண்மை தரவு சுரங்கம்